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首先用含待定系数λ的代数式构造灰色模型GM(1,1)的背景值,然后由最小二乘法优化初始条件,最后在后验差检验的标准下,提出一种邻域收缩法求待定系数λ的值,获得了优化的新模型.实例证明新模型预测精度更高,预测应用范围更广.
基于后验差检验的灰色模型GM(1,1)优化组合方法
【摘 要】
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首先用含待定系数λ的代数式构造灰色模型GM(1,1)的背景值,然后由最小二乘法优化初始条件,最后在后验差检验的标准下,提出一种邻域收缩法求待定系数λ的值,获得了优化的新模型.实例证明新模型预测精度更高,预测应用范围更广.
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2021年12期
【基金项目】
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教育部2019年第二批产学合作协同育人项目(教高司函[2020]6号,201902286002),2020年国家级大学生创新创业训练计划项目(教高司函[2020]4号,202010490014),2020年湖北省大学生创新创业训练计划项目(鄂教高办函[2020]9号,S202010490056)。
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